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61件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Baker Hughes(ベーカー・ヒューズ)

2024

Baker HughesはRepsolと連携し、AI自動化油田生産ソリューション「Leucipa」に生成AI機能を追加。自然言語処理によるリアルタイム推奨と予測分析で油田操業を最適化。数百のプロジェクトで検証済みのアルゴリズムを搭載。

数百のグローバルプロジェクトで検証済み、予知保全によるダウンタイム削減
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

Enbridge(エンブリッジ)

2024

北米最大のパイプラインオペレーターEnbridgeは、Microsoftと連携しAzure ML・M365 Copilot・Azure OpenAIを活用。AIベースのパイプライン完全性監視「Integrity Engine」で予知保全を実現し、2024年に456件のインライン検査を実施。

2024年に456件のインライン検査実施、パイプライン保全に12.7億ドル投資、39,641件のパイプライン検査と962件の予防保全掘削
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全不正検知・リスク管理 チャットボット・対話AI異常検知・予兆検知

Enel(エネル)

2024

イタリアの電力大手Enelは、約250のAIツールを展開し5%のエネルギー効率改善を達成。2024年にはDynamicDRプラットフォームでリアルタイムAI/ML需要応答を開始し、送配電網のデジタルツインを構築。

エネルギー効率5%改善、送電線障害15%削減、260億ユーロの送配電網投資計画
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

日揮ホールディングス(データ品質管理AI)

2024

AI活用を見据えたデータ品質管理フレームワークの運用を開始。プラントEPC役務に係るデータの品質を管理し、AI適用の基盤を構築。

建設・不動産エネルギー・インフラ 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

中部電力(AI電圧制御)

2024

再生可能エネルギーの導入増加に対応し、AIによって配電系統の電圧をリアルタイムに最適制御するオンライン系統安定化システムを運用。電圧変動の自動調整で電力品質を維持。

再エネ導入増加時の配電系統の電圧品質を維持
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

東京電力パワーグリッド(ドローン航路AI)

2024

送電線ルートに沿ったドローン航路の全国展開を推進。グリッドスカイウェイを通じて電力7社と連携し、AI×ドローンによる送電設備点検で点検時間を従来比半分以下に短縮。

2027年度までに全国1万km超のドローン航路開拓目標、点検時間を従来比半分以下に
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

東邦ガス(Graffer AI Studio)

2024

生成AIの業務活用を推進するプロダクト「Graffer AI Studio」をグループ全体で約1,500名に導入。グラファー社のプラットフォームにより、セキュアな環境での生成AI活用を実現。

グループ約1,500名に導入
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

東邦ガスネットワーク(空き家予測AI)

2024

マイクロベースと共同で全国初のAIによる将来の空き家予測を実現。都市ガス使用量等のデータから住居単位で4年後の空き家状況を約9割の精度で予測し、ガス管更新計画を効率化。

4年後の空き家予測精度約9割、2024年度上期中にシステム導入
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

東北電力ネットワーク(労災予防AI)

2024

SWCCおよび北陸電力送配電と3社共同で、AI技術を活用した労働災害の未然防止に向けた検証を実施。過去の労災データをAIが解析し、リスクの高い作業を事前に特定。

2024年8月〜2025年3月の実証期間で効果検証
エネルギー・インフラ 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

中部電力パワーグリッド(送電設備AI異常検出)

2024

センシンロボティクスと共同でドローン映像をリアルタイム解析し送電設備の異常を自動検出するAIを開発。電線の素線切れ・がいし破損に加え、ダンパ・スペーサ・ボルト・鉄塔錆の検出にも対応。

送電設備点検時間を従来比半分以下に短縮
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

JERA(デジタル発電所)

2024

全国26カ所の火力発電所にAI運用管理システムを導入する「デジタル発電所」構想を推進。センサーデータのAI異常検知により故障対応時間を約70%短縮し、姉崎発電所では40年間で約400億円のコスト削減を見込む。

故障対応時間約70%短縮、姉崎3基で40年間約400億円のコスト削減見込み、作業員30%削減目標
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

サザンカンパニー(Southern Company)

2024

アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。

顧客停電履歴検索を4時間から4秒に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ゴールドウインド(Goldwind)

2024

24時間AIモニタリング×ドローン検査で風力タービンのO&Mコスト30%以上削減を実現。ハイブリッドタワーの疲労寿命をAIで15-20%延長し、6大陸17か国約25,000基のタービン管理にAIを全面導入。

O&Mコスト30%以上削減、ハイブリッドタワー疲労寿命15-20%延長
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ファースト・ソーラー(First Solar)

2024

ルイジアナ州にAI搭載の3.5GW太陽光パネル製造工場を開設し、コンピュータビジョンと深層学習で製造中の欠陥を自動検出。予知保全やエネルギー予測にもAIを活用し、太陽光製造業のAI化を推進。

3.5GW規模のAI搭載製造工場を新設
製造業エネルギー・インフラ 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

AES

2024

Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。

Farseer/AMARTプログラムで初年度340万ドル、2023年550万ドル、2024年800万ドル見込み
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

エンジー(ENGIE)

2024

AI駆動型再エネ発電予測モデルで予測実行時間を90%短縮し、リアルタイムでの需給バランス調整を実現。ビル向けAIエネルギー管理「Vertuoz Control」でCO2排出削減と快適性向上を両立し、2024年に85件のPPAを締結。

予測実行時間90%短縮、2024年に5大陸で85件のPPA締結
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ADNOC

2024

AIQと共同で世界初のエネルギー特化型エージェントAI「ENERGYai」を開発。80年分の運用データで訓練し、地震解釈精度を70%向上。AI活用により2025年に30以上のユースケースで5億ドルの事業価値を早期達成。

地震解釈精度70%向上、2025年に5億ドルの事業価値、地質モデリング75%加速
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 AIエージェント異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

日揮ホールディングス(AI異常検知)

2024

NECの「インバリアント分析」AI技術とプラントエンジニアリングノウハウを組み合わせ、プラント全体の時系列運転データ解析による異常検知の自動化を実現。深刻なトラブルの未然防止とダウンタイム削減に貢献。

プラント全体の異常検知自動化、ダウンタイム削減
製造業エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

神戸市水道局

2024

富士通Japanと共同で全国初のAI図面審査システムを開発。給水装置工事申請の図面をAI画像認識で自動審査し、審査期間を最長20日から5日に短縮。業務量を半減。

審査期間を最長20日→5日に短縮、3人分の業務を半分の人数で対応可能に
エネルギー・インフラ自治体・公共 経理・財務・法務 画像認識・外観検査OCR・文書解析

関西エアポート

2024

関西国際空港でAI画像認識による保安検査支援と、PBB(搭乗橋)の完全自動装着システムを導入。AIスマート空調でエネルギー使用量50%削減も目指す。

AIスマート空調でエネルギー使用量50%削減目標、PBBボタン一つで完全自動装着
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション品質管理・検査 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション